2024.3.12 自-注意力机制(向量) 首先可以看到 Self Attention 有三个输入 Q、K、V:对于 Self Attention,Q、K、V 来自句子 X 的 词向量 x 的线性转化,即对于词向量 x,给定三个可学习的矩阵参数$W_Q$ ,$W_K$,$W_V$,x 分别右乘上述矩阵得到 Q、K、V。 Self-Attention的关键点在于,不仅仅是k$\appr...
二、引入自注意力机制的目的 神经网络接收的输入是很多大小不一的向量,并且不同向量向量之间有一定的关系,但是实际训练的时候无法充分发挥这些输入之间的关系而导致模型训练结果效果极差。比如机器翻译问题(序列到序列的问题,机器自己决定多少个标签),词性标注问题(一个向量对应一个标签),语义分析问题(多个向量对应一个标...
接下来播放 自动连播 小波变换+注意力机制,数据处理领域的“王炸”组合,创新性拉满! AI因斯坦学AI 2425 0 【人工智能】人工智能的野性心智 - The Feral Mind Of Artificial Intelligence - 阿韦龙野人 - 语言与意识 - AI AtomYoung4573 16 0 【Transformer中的自注意力机制】 加加zero 715 0 ...
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3 SENet(Squeeze-and-Excitation Networks),即并不是每个通道都有用,通过自我学习(注意力机制),给每个通道学习一个权重,通过对通道进行加权,强调有效信息,抑制无效信息,注意力机制,并且是一个通用方法。对于每一输出通道,先global average pool,每个通道得到1个标量,C个通道得到C个数,然后经过FC-ReLU-FC-Sigmoid得...
当我们在一个head中有了小查询、键和值(64 dim的)之后,计算剩下的逻辑与单个head注意相同。最后得到的64维的向量来自每个头。 我们将每个头的64个输出组合起来,得到最后的512个dim输出向量。 多头注意力可以表示数据中的复杂关系。每个头都能学习不同的模式。多个头还提供了同时处理输入表示的不同子空间(本例:...
Vaswani注意力机制 Vaswani注意力机制中，key向量、query向量和value向量是编码器-解码器层的输入，key向量...
Transformer 每个层的工作,其实就是把信息添加到原始单字向量当中。这就是残差连接的意义所在:整个注意力机制只是向原始的两个字节的信息添加补充材料,通过分析更多上下文来证明当前文本中的“pupil”是指某位学生、而不该直译为瞳孔。把注意力机制重复个几十次,模型就掌握了英语及其承载的一切广泛内容。
图2.1:“The”注意力集中在了哪些词? 在最基本的层面上,Self-Attention是一个过程,其中一个向量序列x被编码成另一个向量序列z(图2.2)。每一个原始向量只是一个代表一个单词的数字块。它对应的z向量既表示原始单词,也表示它与周围其他单词的关系。
自注意力机制的目标是让每个词元在序列中能够根据整个序列中的其他词元来调整自己的表示。这种机制帮助模型捕捉长距离的依赖关系和上下文信息。 ### 查询(Query)、键(Key)和值(Value)的作用 1. **查询向量(Query, Q)**: - 查询向量用于寻找相关信息。 - 对于当前的词元,它代表“我需要的信息”。 2. **...